Wir bewundern oft das Design von Produkten (Gegenständen), die von anderen – meist berühmten Designern – entworfen und umgesetzt wurden. Es ist also eher etwas, das man bei anderen findet – sogar eher bei der Künstlichen Intelligenz als bei uns selbst.
„We are treating humans as robots and ai as creatives. it is time to flip the equation“ (David de Cremer in Bornet et al. 2025).
In der Zwischenzeit wird gerade bei gesellschaftlichen Veränderungen deutlich, dass sich dieses Verständnis von Design ändert, denn es geht hier immer häufiger darum, die Kreativität der Menschen in die vielen Prozesse mit einzubinden.
Das persönliche Design-Verständnis wird dabei zu einem wichtigen Beitrag im Transformationsprozess. Das neue Verständnis von Design will Wege entwickeln, wie andere dies (kreativ Probleme lösen) selbst tun können. In dem Buch von Hyysalo (2025) werden alle Zusammenhänge umfangreich dargestellt.
„Meanwhile there already are concrete, doable, and demonstrated ways by which design can become a major contributor to social and environmental change. These ways rest in shifting design from a creative act of defining and solving problems to developing ways by which others can do so“ (Hyysalo, S. (2025) Design Participation | eBook).
Diese Strömungen im Design habe eine ganz praktische Relevanz, wenn es um Open User Innovation (Eric von Hippel) geht. Auch hier geht es darum User zu befähigen, in ihrem eigenen Kontext Probleme zu lösen und eigene Produkte zu entwickeln und herzustellen..
Die Folgen des Wirtschaftens der letzten 100 Jahre zeigen, dass es Zeit ist, neue Wege zu gehen. Neben den klassischen alten Denkweisen (mehr oder weniger Markt usw.) werden auch immer mehr alternative, innovative Ansätze diskutiert. Einer davon ist der von Christian Felber geprägte Begriff der „Gemeinwohl-Ökonomie“ (Wikipedia).
Felber, Christian (2010) Die Gemeinwohl-Ökonomie – Das Wirtschaftsmodell der Zukunft. Deuticke. ISBN978-3-552-06137-8.
Eine in 2010 gegründete Initiative hat in der Zwischenzeit schon mehr als 11.000 Mitglieder – erstaunlich. Einen weiteren Push bekommt diese Entwicklung aktuell durch die Veröffentlichung von Mariana Mazzukato, einer renommierten Professorin am University College London:
Das Buch ist in der Zwischenzeit in viele Sprachen übersetzt worden. Weiterhin ist Mariana Mazzukato eine gefragte Rednerin auf verschiedenen Veranstaltungen..
„In The Common Good Economy, Mariana Mazzucato builds on her visionary ideas of the entrepreneurial state and mission-oriented policies to establish a new theory of the common good, one which allows governments and businesses to develop purposeful economic relationships, creating value and building spaces where human flourishing can happen. She argues that how we achieve collective goals – through collective action, participation and reciprocity – matters as much as what those goals are. The book provides a practical ‘common good compass’ to help navigate our economies in a radically different direction“ (ebd.).
Für mich interessant ist diese Entwicklung deshalb, weil sich auch über Open User Innovation (Eric von Hippel) ein Trend zu einer eher selbstorganisierten „Gift Economy“ ergeben kann. In einem meiner zwei Paper für die MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn, gehe ich auf diese Zusammenhänge ein. Siehe dazu auch
Immer mehr Menschen stellen fest, dass die von den Unternehmen im Markt angebotenen Produkte nicht dem entsprechen, was sie sich als Kunde (User) vorstellen. Es wundert daher nicht, dass immer mehr User ihre täglichen Herausforderungen mit eigenen Produkten selbst in die Hand nehmen.
Das fängt bei Reparaturen an. Hier ist ein deutlicher Trend in Deutschland zu erkennen, der in immer mehr Repair Cafés und Do It Yourself (DIY) – Aktivitäten zu erkennen ist. Siehe dazu auch Vom Reparieren und Selbermachen zur Innovation.
Eigene Ideen in konkrete neue Produkte (User Innovationen) zu überführen, ist schon etwas schwieriger, und manchmal auch aufwendiger. Viele User scheuen vor der Umsetzung ihrer Idee noch zurück, da einzelne Prozessschritte manchmal teure Maschinen oder spezielles Know-How erfordern. Siehe dazu auch Eric von Hippel (2027) Free Innovation (PDF).
An dieser Stelle hat sich in den vergangenen 20 Jahren viel verändert. Immer mehr Open Source Software (OSS) und Technologien wie der 3D-Druck (Additive Manufacturing), Softwareentwicklung und Elektronik, Textilherstellung, und weitere Maschinen und Anlagen werden in FabLabs (Maker Spaces) zur Nutzung (zum Testen) angeboten – kostenlos. In der Abbildung oben ist ein Ausschnitt aus der FabLab Map zu sehen, in der mehr als 1.000 FabLabs zu finden sind.
Das FabLab Nürnberg e.V. bietet beispielsweise ein OpenLab, ein Repair Café, ein KidsLab, ein TextileLab und auch Workshops an. Sollte in einem FabLab nicht das angeboten werden, was Sie für Ihre Innovation benötigen, so können Sie auch mehrere FabLabs als Produktionsnetzwerk nutzen.
Natürlich können Sie auch Künstliche Intelligenz einsetzen, um das optimale Produktionsnetzwerk für Ihr Produkt auszuwählen. Ihre KI kann Sie dann auch in Ihrem Innovationsprozess begleiten, sodass Sie mit der Zeit Ihr eigenes Innovationssystem aufbauen. Wir empfehlen natürlich, nicht die proprietäten KI-Modelle wie ChatGPT etc. zu nutzen, sondern mit Open Source AI zu arbeiten – beispielsweise mit Mistral AI, einer europäischen (französischen) Alternative.
Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, die vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, (Ungarn) stattfindet, werde ich in einem meiner Paper auf diese Entwicklung eingehen:
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Schon sehr lange ist der Trend deutlich: Deutschland verliert bei Innovationen immer mehr den Anschluss an die Weltspitze. Nicht umsonst sind wir bei vielen Technologien in eine Abhängigkeit geraten, die unserer gesamten Gesellschaft zu schaffen macht. Siehe dazu auch: Das Europäische Paradox.
Die Anzeichen sind schon lange sehr deutlich, doch mehr Geld für Forschung und Entwicklung und mehr Innovationspreise haben bisher keine Änderungen im Trend ergeben. Die aktuelle Bertelsmann-Studie Innovative Milieus 2026 weist auch noch einmal darauf hin:
„Die Innovationslandschaft in Deutschland verliert weiter an Substanz. 2026 gehören nur noch 13 Prozent der Unternehmen zur Innovationsspitze. Gleichzeitig umfasst der innovationsferne Bereich inzwischen nahezu 40 Prozent der Unternehmenslandschaft. Seit 2019 ist der Anteil innovationsstarker Unternehmen damit kontinuierlich gesunken“ (Ergebnisse kompakt).
Darüber hinaus gibt es auch noch interessante Verschiebungen in den Innovations-Milieus:
„Parallel dazu ist der innovationsferne Bereich deutlich gewachsen. Der Anteil der Zufälligen Innovatoren und der Unternehmen ohne Innovationsfokus liegt inzwischen bei nahezu 40 Prozent (2019: 27 Prozent). Innovation verliert damit in der Breite an strategischer Verankerung“ (Ergebnisse vertieft).
Diese strukturellen Veränderungen können allerdings auch anders interpretiert werden:
Da der Begriff Innovation auf Unternehmen bezogen ist, erscheinen User Innovation (Eric von Hippel) nicht in der Statistik, und somit auch nicht in den Milieus.
Die Verschiebungen bei den unternehmensbezogenen Innovationen deuten möglicherweise auf eine Entgrenzung der Innovationslandschaft hin, die sich in einem größeren Milieu zu User Innovation zeigen würde. Dieser Teil der Innovationslandschaft wird allerdings in der Studie nicht berücksichtigt. Siehe dazu auch
Auf die neue Mistral 3 KI-Modell-Familie hatte ich schon im Dezember 2025 in einem Blogbeitrag hingewiesen. Das französische Start-Up wurde 2023 gegründet: „(…) the company’s mission of democratizing artificial intelligence through open-source, efficient, and innovative AI models, products, and solutions“ (Quelle: Website).
Dieses Demokratisieren von Künstlicher Intelligenz durch Open Source, als europäischer und DSGVO-konformer Ansatz, ist genau der Weg, den ich schon in verschiedenen Beiträgen vertreten habe. Es ist daher interessant, auch den in 2024 veröffentlichten Bot Le Chat im Vergleich beispielsweise zu ChatGPT zu testen.
Die Abbildung weiter oben zeigt die Landingpage für Le Chat mit einem einfachen Feld für die Eingabe eines Prompts. Man kann die Leistungsfähigkeit des Bots testen, ohne sich anmelden zu müssen. Ich habe mich also zunächst nicht angemeldet und einfach einmal eine Frage eingegeben, die mich aktuell beschäftigt: Es geht um die Unterschiede zwischen den Auffassungen von Henry Chesbrough und Eric von Hippel zu Open Innovation.
Ausschnitt aus der Antwort zum eingegebenen Prompt
Die Abbildung zeigt einen Ausschnitt aus der umfangreichen Antwort auf meine Frage, inkl. der generierten Gegenüberstellung der beiden Ansichten auf Open Innovation. Die Antwort kam sehr schnell und war qualitativ gut – auch im Vergleich zu ChatGPT.
Mistral Le Chat ist ein europäisches Produkt, das auch der DSGVO unterliegt und darüber hinaus neben französisch- und englischsprachigen, auch mit deutschsprachigen Daten trainiert wurde. Es ist spannend, sich mit den Mistral-KI-Modellen und mit Le Chat intensiver zu befassen.
Wir haben den kostenpflichtigen ChatGPT-Account in der Zwischenzeit gekündigt, und werden mehr auf Modell-Familien wie Mistral 3 und MistralLe Chat setzen. Wir sind gespannt, wie sich die Open Source Alternativen in Zukunft weiterentwickeln – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität. Siehe dazu auch
Auf den verschiedenen Konferenzen, an denen ich teilgenommen habe, ging es über viele Jahre um Mass Customization and Personalization. Auslöser der Entwicklung war die Veröffentlichung B. Joseph Pine II (1992): Mass Customization. The New Frontier in Business Competition, in der die damals neue hybride Wettbewerbsstrategie vorgestellt wurde.
In der Zwischenzeit gibt es beim Fraunhofer Institut in Stuttgart das Leistungszentrum Mass Personalization. Dort ist man der Auffassung, dass es sich bei Mass Personalization um einen Megatrend handelt
„Mass Personalization ist ein eigenständiges radikal nutzerzentriertes und dennoch nachhaltiges und ressourceneffizientes Konzept, das als Toolbox oder plattformtechnologische Anwendung in der Produktion von morgen fungieren kann“ (Krieg/Groß/Bauernhansl (2024) (Hrsg.): Einstieg in die Mass Personalization. Perspektiven für Entscheider).
Mass Customization ist hier zeitpunktbezogen, und Mass Personalization eher Zeitdauer bezogen zu interpretieren. Beides, Mass Customization und Mass Personalization, sind allerdings immer noch aus der Perspektive des Unternehmens gedacht.
Wenn sich ein Unternehmen auf jeden einzelnen Nutzer so intensiv einstellen will, benötigt es viele Problem- und möglicherweise auch erste Lösungsinformationen vom Nutzer. Bei komplexen Problemen sind diese Informationen nur sehr schwer zu beschreiben (Kontext, Implizites Wissen, Expertise), und schwer vom Nutzer zum Unternehmen übertragbar (Sticky Information, Träges Wissen).
Der Nutzer weiß oft am besten, was er für sein Problem benötigt. Es fehlt oft noch der Schritt zur ersten Umsetzung von eigenen Lösungen. Dieser war in der Vergangenheit sehr aufwendig (Zeit, Geld), sodass die Umsetzung oft von Unternehmen übernommen wurde.
In der Zwischenzeit gibt es durch die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz, des 3D-Drucks (Additive Manufacturing), oder auch der Robotik und der Open Source Community viele Möglichkeiten, das Produkt selbst zu entwickeln und im Idealfall selbst oder in einer Community herzustellen. Siehe Eric von Hippel (2016): Free Innovation (Open Access).
Titel (Ausschnitt) https://direct.mit.edu/books/book/5344/Free-Innovation
Eric von Hippel hat dazu schon sehr viele Studien veröffentlich, aus denen hervorgeht, dass der Anteil dieser Open User Innovation in den letzten Jahrzehnten stark angewachsen ist. Diese Innovationen findet man nicht in den offiziellen Statistiken zu Innovationen, denn Innovationen werden dort von Unternehmen entwickelt und auf den Markt gebracht. Was versteht nun von Hippel unter Open User Innovation?
„An innovation is ´open´ in our terminology when all information related to the innovation is a public good—nonrivalrous and nonexcludable”(Baldwin and von Hippel 2011:1400).
”… involves contributors who share the work of generating a design and also reveal the outputs from their individual and collective design efforts openly for anyone to use“ (Baldwin and von Hippel 2011:1403).
Wir wissen alle, dass die Unternehmen nur die Innovationen auf den Markt bringen, die eine entsprechende Rendite versprechen – alles andere bleibt liegen… Doch genau darin liegt die Chance von Open User Innovation: Jeder einzelne kann nicht nur kreativ, sondern auch innovativ sein (Ideen umsetzen) und seine Innovationen anderen (auch kostenlos) zur Verfügung stellen.
Sie meinen das gibt es nicht? Dann schauen Sie sich einmal die vielen Plattformen zu Open Source Software, oder die Plattform Patient Innovation an – Sie werden staunen.
Wenn Sie sich zu diesen Themen informieren wollen: Die MCP Community of Europe trifft sich auf der Konferenz zu Mass Customization and Personalization – MCP 2026 – vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn. Wir sind dabei.
Wenn es um Open Innovation geht, sprechen zunächst alle von Henry Chesbrough, der 2003 dazu sein Buch Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology veröffentlich hat. Im Kern geht es Chesbrough darum, den Unternehmen aufzuzeigen, dass sie den bis dahin eher geschlossenen Innovationsprozess stärker öffnen sollen, um besser und wirtschaftlicher Innovationen zu entwickeln.
Es konnte dabei der Eindruck entstehen, dass der Erfolg von Open Innovation im Unternehmen umso größer wird, je offener der Innovationsprozess gestaltet ist. Dem ist allerdings nicht so, wie verschiedene Veröffentlichungen zeigen:
„Laursen and Salter published one of the most influential articles on OI, studying its impact on innovation performance. They demonstrate that firms benefit from a breadth of external knowledge sources, but there is a limit—when the costs of managing increasing external interactions start to outweigh the benefits“ (Holgersson et al. 2024).
Wie Schäper et al. (2023) dargestellt haben, ähnelt die finanzielle Performance von Open Innovation eher einer S-Kurve – und weiter: „that firms are not well-advised to open up their innovation processes as far as possible.”
Wenn es also um Open Innovation in Unternehmen geht, sollte das richtige Maß an Offenheit im Innovationsprozess gefunden werden, um wirtschaftlich im Sinne des Unternehmens zu bleiben.
Lauren und Salter haben das als the paradox of openness beschrieben. Denn es ist doch paradox, dass man Open Innovation propagiert, doch die Möglichkeiten aufgrund der Ressourcenbegrenzungen im Unternehmen nicht ausschöpft. Immerhin bleiben dann Innovationsmöglichkeiten ungenutzt.
Es gibt allerdings noch eine andere Perspektive auf „Open Innovation“
Eric von Hippel hatte schon mit seinem frei verfügbaren Buch von Hippel (2005): Democratizing Innovation ein wichtiges Standardwerk veröffentlicht, das sich für einen offenen Innovationsansatz stark machte. Im Gegensatz zu Open Innovation von Chesbrough, basiert Eric von Hippel´s Ansatz nicht auf der Öffnung der Innovationsprozesse von Organisationen. Mit der Veröffentlichung von Hippel (2016): Free Innovation erläutert er den Ansatz und stellt dar, dass Innovation heute sehr weit gefasst werden sollte, und eher Bottom-Up zu sehen ist – also jeder innovativ sein kann und sein sollte.
Wenn Sie sich zu diesen Themen informieren wollen: Die MCP Community of Europe trifft sich auf der Konferenz zu Mass Customization and Personalization – MCP 2026 – vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn. Wir sind dabei.
„Das hinter der interaktiven Wertschöpfung stehende Organisationsprinzip wurde vom Yale-Wissenschaftler Yochai Benkler (2002, 2006) als „Commons-based Peer-Production“ bezeichnet: „Peer-Production“, das eine Gruppe Gleichgesinnter („Peers“) gemeinschaftlich ein Gute produziert, „Commons-based“, da das Ergebnis der Allgemeinheit zur Verfügung steht und auf offenem Wissen („Commons“) basiert. Die Idee der interaktiven Wertschöpfung baut auf der Commons-based Peer-Production auf, erweitert diese aber um einen Rahmen, in dem ein fokales Unternehmen diesen Prozess anstößt, moderiert oder unterstützt – genau wie wir es bei Threadless oder Innocentive gesehen haben“ (Reichwald, R.; Möslein, K. M.; Piller, F. T. (2008): Interaktive Wertschöpfung – Herausforderungen für die Führung. In: Buhse, W.; Stamer, S. (Hrsg.) (2008): Die Kunst, Loszulassen Enterprise 2.0. S. 99-122).
Basis ist also eine (Interaktive) Wertschöpfung, die darauf ausgerichtet ist, gemeinschaftlich Produkte zu erschaffen, die dann der Allgemeinheit zur Verfügung steht (nach Benkler).
Die von den Autoren propagierte „Interaktive Wertschöpfung“ soll darauf aufbauen, doch schränkt sie durch den Fokus auf Unternehmen das zugrunde liegende Organisationsprinzip einer Commons-based-Peer-Produktion eher ein.
Mit den heutigen technologischen Möglichkeiten ist es einzelnen Usern, und deren vernetzten Peers möglich, Produkte und Dienstleistungen für die Allgemeinheit zu entwickeln und selbst anzubieten. Dabei müssen diese User nicht zwangsläufig mit Unternehmen kooperieren, da die Transaktionskosten im gesamten Prozess in den letzten Jahrzehnten drastisch gesunken sind. Siehe dazu auch
Die aktuelle Diskussion zu Künstlicher Intelligenz befasst sich u.a. mit den Möglichkeiten generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) und den Entwicklungen bei KI-Agenten (AI Agents). KI-Agenten können in Zukunft viele Tätigkeiten/Jobs in Organisationen übernehmen, und so deren Effektivität und Effizienz steigern.
Solche Entwicklungen sind allerdings nicht alleine auf Organisationen begrenzt. Auf der individuellen, persönlichen Ebene entwickeln sich KI-Agenten immer mehr zu persönlichen Agenten, oder sogar zu Personal AI Twins:
„Personal AI Twins represent a profound shift from generic to deeply personalized agents. Unlike today´s systems that may maintain the memory of past interactions but remain fundamentally the same for all users, true AI twins will deeply internalize an individual´s thinking patterns, values, communication style, and domain expertise“ (Bornet et al. 2025).
Die hier angesprochene Entwicklung von generischen KI-Agenten zu personalisierten KI-Agenten (personal ai twins) ist bemerkenswert. Es stellt sich natürlich gleich die Frage, ob eine Person solche Personal AI Twins nur für ihre Arbeit, oder auch für alle ihre Aktivitäten nutzen möchte. Dabei kommt es immer wieder zu Überschneidungen zwischen der beruflichen Domäne und den privaten Kontexten.
Möglicherweise können einzelne Personen in Zukunft mit Hilfe von Personalized AI Twins ihre eigenen Ideen besser selbst entwickeln oder sogar als Innovationen in den Markt bringen. Dabei empfiehlt sich aus meiner Sicht die Nutzung von Open Source AI – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität und im Sinne von Open User Innovation nach Eric von Hippel. Siehe dazu auch
Wenn wir etwas erklären wollen, bedienen wir uns oft der Analogie. Wenn es um Innovationen geht, haben Forscher den Begriff „Innovation Wetlands„, also Innovations-Feuchtgebiete, benutzt, um eine besondere Form der Innovationsentwicklung zu beschreiben.
Feuchtgebiete waren über eine lange Zeit für Pest und Krankheiten verantwortlich und wurden daher oft in sogenannte Nutzflächen umgewandelt. In der Zwischenzeit wird allerdings immer deutlicher, dass Feuchtgebiete für unser Ökosystem sehr wichtig sind. Die Folge: Viele Flächen werden wieder renaturiert. Ähnlich sieht es mit den Innovation Wetlands, also den Innovations-Feuchtgebieten aus. Der folgende Absatz erläutert die Zusammenhänge:
„Similar concerns have motivated IP researcher Andrew Torrance and user innovation scholar Eric von Hippel to call for preservation of the “innovation wetlands” that are essential to the ability of users to innovate. Marshy ecosystems were for a very long time, they point out, conceived of either as “resources ripe for conversion into more beneficial uses” or as “noxious sources of pestilence and disease.” Over time, environmentalists and regulators realized that wetlands were “among the most productive and diverse of ecosystems on earth” and the law should protect and preserve them. Torrance and von Hippel coined the phrase “innovation wetlands” to suggest an analogous need for an awakening in the intellectual realm. They believe that legislation and other forms of regulation can have a “significant negative impact” on the “fragile” innovation ecosystem that enables user innovation to flourish“ (Samuelson, Pamela, Freedom to Tinker (June 15, 2016). Theoretical Inquiries in Law, Forthcoming, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2800362).
Forscher aus dem Bereich IP (Intellectual Property Rights) wie Andrew Torrance und Eric von Hippel, der User Innovation in den Mittelpunkt seiner Arbeiten stellt, weisen darauf hin, dass staatliche Regulierungen diese Innovations-Feuchtgebiete einschränken, ja sogar vernichten können. Siehe dazu ausführlicher Free Innovation Paradigm and Producer Innovation Paradigm.
Möglicherweise erkennen staatliche Organisationen -genau wie bei den natürlichen Feuchtgebieten, auch den Wert von Innovation Wetlands und schützen diesen wichtigen Innovations-Raum im gesamten Innovations-Ökosystem.
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